基于自动编码器与梯度提升模型的雷达工作模式识别研究
发布时间：2022-04-23 20:48
作为电子战的重要组成部分,电子侦察对于洞察战场态势、保持自身防御能力、防止突然袭击等有着重要作用。局部空域电子对抗中,雷达工作模式识别是威胁预警,实施精准干扰的基础,对于局部战场态势感知、作战部署等具有重要意义。本文主要研究机载相控阵雷达工作模式识别问题,首先从其工作原理出发,仿真产生不同场景、工作模式下电子情报机截获的脉冲描述字。而后通过联合参数建模拟合各脉冲组幅值,最后采用深度神经网络与梯度提升模型提取拟合幅值的特征并对其分类。研究工作主要包括:1.依据雷达基本工作原理,对相控阵雷达四种典型工作模式建模,进而仿真产生不同场景、工作模式下电子情报机截获的脉冲描述字,作为后续脉冲幅值拟合与工作模式识别的输入。2.提出联合参数建模方法,将单个脉冲依照隶属度划分至不同的脉冲组,并对每个脉冲组进行幅值拟合,得到天线扫描的幅值特性。方法有效克服了漏脉冲、虚假脉冲对于天线扫描幅值在时间上的连续性以及幅值上的稳定性的影响。3.提出基于深度稀疏自动编码器与梯度提升决策树的工作模式识别方法,前者用于无监督地提取拟合幅值的特征,后者基于回归树对特征分类。通过实验,分析了深度稀疏自动编码器稀疏性参数以及不...
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 相控阵雷达仿真
1.2.2 相控阵雷达工作模式识别
1.2.3 深度神经网络
1.2.4 梯度提升模型
1.3 主要研究内容
1.4 结构安排
第2章 机载相控阵雷达工作模式仿真与分析
2.1 机载相控阵雷达工作模式
2.1.1 边搜索边跟踪
2.1.2 搜索加跟踪
2.1.3 多目标跟踪
2.1.4 单目标跟踪
2.2 雷达工作模式建模
2.2.1 天线方向图
2.2.2 波位编排
2.2.3 波形设计
2.2.4 资源调度
2.2.5 运动模型
2.3 工作模式仿真与分析
2.3.1 TWS工作模式
2.3.2 TAS工作模式
2.3.3 MTT工作模式
2.3.4 STT工作模式
2.4 本章小结
第3章 联合参数建模
3.1 漏脉冲与虚假脉冲
3.2 联合参数建模
3.2.1 单脉冲模型
3.2.2 脉冲组模型
3.2.3 脉冲序列模型
3.3 实验结果与分析
3.3.1 漏脉冲环境下的模型性能
3.3.2 虚假脉冲环境下的模型性能
3.3.3 混合脉冲环境下的模型性能
3.4 本章小结
第4章 基于SAE与GBDT的雷达工作模式识别
4.1 深度自动编码器原理
4.1.1 自动编码器
4.1.2 稀疏自动编码器
4.1.3 去噪自动编码器
4.2 GBDT原理
4.3 实验及结果分析
4.4 本章小结
第5章 基于mDSAE与XGBoost的雷达工作模式识别
5.1 边缘降噪自动编码器
5.2 边缘降噪稀疏自动编码器
5.3 XGBoost原理
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
总结与展望
论文主要工作总结
存在的问题及展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多层次建模的机载相控阵雷达工作模式识别[J]. 李辉,郑坤,金炜东,熊维毅,陈韬伟. 电子信息对抗技术. 2016(04)
[2]相控阵雷达研究现状与发展趋势[J]. 邵春生. 现代雷达. 2016(06)
[3]基于自动编码器组合的深度学习优化方法[J]. 邓俊锋,张晓龙. 计算机应用. 2016(03)
[4]基于小生境遗传算法的相控阵雷达任务调度[J]. 郑玉军,田康生,邢晓楠,丰坤. 现代防御技术. 2016(01)
[5]基于深度学习的高速列车转向架故障识别[J]. 庞荣,余志斌,熊维毅,李辉. 铁道科学与工程学报. 2015(06)
[6]基于深度自动编码器的机场安检人脸识别系统设计[J]. 张宁,朱金福. 计算机测量与控制. 2015(02)
[7]基于自动编码器的短文本特征提取及聚类研究[J]. 刘勘,袁蕴英. 北京大学学报(自然科学版). 2015(02)
[8]一种相控阵雷达新型搜索波形研究[J]. 郑志宽,何强,韩壮志. 电光与控制. 2014(08)
[9]相控阵雷达抗饱和攻击波位时序动态编排算法[J]. 侯泽欣,涂刚毅,吴少鹏,侯娇. 现代雷达. 2013(06)
[10]相控阵雷达最优搜索参数设计研究[J]. 张华睿,杨宏文,郁文贤. 兵工学报. 2012(09)
硕士论文
[1]机载相控阵雷达工作模式分析与识别研究[D]. 李辉.西南交通大学 2017
[2]多功能相控阵雷达自适应调度算法研究及应用[D]. 曾光.国防科学技术大学 2003
本文编号：3647958
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 相控阵雷达仿真
1.2.2 相控阵雷达工作模式识别
1.2.3 深度神经网络
1.2.4 梯度提升模型
1.3 主要研究内容
1.4 结构安排
第2章 机载相控阵雷达工作模式仿真与分析
2.1 机载相控阵雷达工作模式
2.1.1 边搜索边跟踪
2.1.2 搜索加跟踪
2.1.3 多目标跟踪
2.1.4 单目标跟踪
2.2 雷达工作模式建模
2.2.1 天线方向图
2.2.2 波位编排
2.2.3 波形设计
2.2.4 资源调度
2.2.5 运动模型
2.3 工作模式仿真与分析
2.3.1 TWS工作模式
2.3.2 TAS工作模式
2.3.3 MTT工作模式
2.3.4 STT工作模式
2.4 本章小结
第3章 联合参数建模
3.1 漏脉冲与虚假脉冲
3.2 联合参数建模
3.2.1 单脉冲模型
3.2.2 脉冲组模型
3.2.3 脉冲序列模型
3.3 实验结果与分析
3.3.1 漏脉冲环境下的模型性能
3.3.2 虚假脉冲环境下的模型性能
3.3.3 混合脉冲环境下的模型性能
3.4 本章小结
第4章 基于SAE与GBDT的雷达工作模式识别
4.1 深度自动编码器原理
4.1.1 自动编码器
4.1.2 稀疏自动编码器
4.1.3 去噪自动编码器
4.2 GBDT原理
4.3 实验及结果分析
4.4 本章小结
第5章 基于mDSAE与XGBoost的雷达工作模式识别
5.1 边缘降噪自动编码器
5.2 边缘降噪稀疏自动编码器
5.3 XGBoost原理
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
总结与展望
论文主要工作总结
存在的问题及展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多层次建模的机载相控阵雷达工作模式识别[J]. 李辉,郑坤,金炜东,熊维毅,陈韬伟. 电子信息对抗技术. 2016(04)
[2]相控阵雷达研究现状与发展趋势[J]. 邵春生. 现代雷达. 2016(06)
[3]基于自动编码器组合的深度学习优化方法[J]. 邓俊锋,张晓龙. 计算机应用. 2016(03)
[4]基于小生境遗传算法的相控阵雷达任务调度[J]. 郑玉军,田康生,邢晓楠,丰坤. 现代防御技术. 2016(01)
[5]基于深度学习的高速列车转向架故障识别[J]. 庞荣,余志斌,熊维毅,李辉. 铁道科学与工程学报. 2015(06)
[6]基于深度自动编码器的机场安检人脸识别系统设计[J]. 张宁,朱金福. 计算机测量与控制. 2015(02)
[7]基于自动编码器的短文本特征提取及聚类研究[J]. 刘勘,袁蕴英. 北京大学学报(自然科学版). 2015(02)
[8]一种相控阵雷达新型搜索波形研究[J]. 郑志宽,何强,韩壮志. 电光与控制. 2014(08)
[9]相控阵雷达抗饱和攻击波位时序动态编排算法[J]. 侯泽欣,涂刚毅,吴少鹏,侯娇. 现代雷达. 2013(06)
[10]相控阵雷达最优搜索参数设计研究[J]. 张华睿,杨宏文,郁文贤. 兵工学报. 2012(09)
硕士论文
[1]机载相控阵雷达工作模式分析与识别研究[D]. 李辉.西南交通大学 2017
[2]多功能相控阵雷达自适应调度算法研究及应用[D]. 曾光.国防科学技术大学 2003
本文编号：3647958
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